강의 중급  4664

코스소개：이 강좌를 공부하는 데는 두 가지 주요 목적이 있습니다. 1. 시각적 패널 레이아웃이 화면에 맞게 조정됩니다. 2. EChart를 사용하여 히스토그램 표시 실현 핵심 기술: -flexible.js + rem 지능형 대형 화면 적응 기반 - VScode cssrem 플러그인 - 플렉스 레이아웃 - 사용감이 적다 - ECharts 데이터 시각화 디스플레이 기반 - ECharts 히스토그램 데이터 설정 - ECharts 지도 소개

강의 중급  6155

코스소개：이 과정은 MySQL의 기본, 고급, 운영 및 유지 관리 및 기타 여러 측면을 다루는 매우 포괄적인 과정 세트입니다. 강좌 내용은 포괄적이고 심층적이어서 일상적인 개발, 운영 및 유지 관리, 인터뷰, 자기 개선을 완벽하게 충족할 수 있습니다. 또한 설명 과정에서 다양한 방법을 사용하여 학생들이 교육 과정의 핵심 내용과 어려운 내용을 이해할 수 있도록 돕습니다. 코스가 더 명확해졌습니다.

강의 초등학교  2114

코스소개：실제 데이터 세트와 결합된 matplotlib, seaborn, pyecharts를 사용한 Python 시각화 비디오 시리즈는 Bilibili: BV1gz411v7F5에서 재생산되었습니다.

강의 초등학교  20922

코스소개：PDO 모드(PHP 데이터 개체)를 사용하여 데이터베이스 연결 및 선택(다양한 데이터베이스의 통합 운영), SQL 문 실행 및 결과 집합 처리

강의 중급  8319

코스소개：수년 동안 일해 온 많은 프로그래머들은 여전히 ​​데이터베이스에 대한 매우 기본적인 이해를 가지고 있으며, 인터뷰를 하러 나가자마자 기본적인 SQL 문, 더 복잡한 SQL 쿼리 및 SQL 문 최적화를 이해하지 못합니다. Redis는 시스템 성능을 향상시키고 수천만 개의 동시성을 견딜 수 있습니다. 이 과정 세트는 MySQL 잠금, 실행 계획, 인덱스, MVCC 및 Redis 트랜잭션, 캐시, 고장, 침투, 눈사태, 워밍업 등을 철저하게 이해하는 데 도움이 되며 모든 데이터베이스 인터뷰를 한 세트로 완료할 수 있습니다!

코스소개：5v 빅 데이터의 특성: 1. 볼륨, 대용량 2. 다양성, 다양성 3. 속도, 적시성 5. 가치, 큰 가치

2021-01-26 논평 0  78413

코스소개：Oracle 데이터베이스 크기는 데이터 볼륨, 테이블 구조, 인덱스 및 임시 공간에 따라 달라집니다. 영향을 미치는 요소는 다음과 같습니다. 데이터 볼륨: 데이터베이스 크기에 영향을 미치는 가장 큰 요소입니다. 테이블 구조: 복잡한 구조를 가진 테이블은 더 커집니다. 인덱스: 인덱스는 데이터베이스 크기를 크게 늘릴 수 있습니다. 임시 테이블 및 임시 공간: 임시 데이터를 저장하면 크기도 늘어납니다.

2024-05-10 논평 0  1351

코스소개：什么是大数据?多大的数据量可以称为大数据?不同的年代有不同的答案。20世纪80年代早期，大数据指的是数据量大到需要存储在数千万个磁带中的数据;20世纪90年代，大数据指的是数据量超过单个台式机存储能力的数据;如今，大数据指的是那些关系型数据库难以存储

2016-06-07 논평 0  1424

코스소개：빅데이터 기술의 주요 학습 내용은 다음과 같습니다. 빅데이터 기초: 개념, 특성, 데이터 유형 빅데이터 처리 및 분석: 데이터 정리, 분석 기술 빅데이터 플랫폼 및 도구: Hadoop, Spark, NoSQL 빅데이터 보안 및 개인정보 보호: 데이터 보안 기술, 데이터 개인 정보 보호 빅 데이터 애플리케이션: 데이터 분석, 맞춤형 추천, 사기 탐지, 건강 관리

2024-03-28 논평 0  882

코스소개：C++ 빅데이터 개발에서 데이터 분할 문제를 처리하는 방법 C++ 빅데이터 개발에서 데이터 분할은 매우 중요한 문제입니다. 데이터 파티셔닝은 대규모 데이터 컬렉션을 여러 개의 작은 데이터 블록으로 나누어 병렬 처리를 촉진하고 처리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 C++를 사용하여 빅 데이터 개발 시 데이터 분할 문제를 처리하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 1. 데이터 분할의 개념과 역할 데이터 분할은 대규모 데이터 모음을 여러 개의 작은 데이터 블록으로 나누는 프로세스입니다. 이는 복잡한 빅 데이터 문제를 다음과 같이 세분화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2023-08-26 논평 0  782